CN109140723A - 一种分布式楼宇暖通监控系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种分布式楼宇暖通监控系统及方法，由监控分机和监控主机分布式收集各个楼栋暖通空调系统的运行数据；对运行数据进行故障分析及时进行故障排除；通过学习训练神经网络模型分析测试各个楼栋的最优能量分配信息，根据最优能量分配信息匹配相应的控制指令，向分配各楼栋的监控主机发送控制指令，监控主机将控制指令分配至相应的监控分机，使暖通空调系统设备处于最优运行状态；通过物业管理终端获得楼栋暖通空调系统的运行状态。本发明使整个小区的暖通空调系统能够稳定工作，提高调控能力和调节精度，提高安全性能，检索能源浪费；使暖通空调系统处于最优的状态中，并且能够及时进行故障报修和维护，提延长暖通空调系统的使用寿命。

Description

一种分布式楼宇暖通监控系统及方法
技术领域
本发明属于暖通技术领域，特别是涉及一种分布式楼宇暖通监控系统及方法。
背景技术
暖通空调是供暖、通风和空气调节系统的总称。暖通空调系统是智能建筑创造舒适、高效的工作和生活环境不可缺少的重要环节。在智能建筑中，暖通空调系统能耗在整个建筑能源消耗总量中所占比率高达60.0％。因此，对暧通空调系统的监控在占十分重要的地位。
暖通空调其空气处理过程有以下步骤：首先是空气进来以后，除了引进新风以外，可以把空气进行冷却处理，然后就进行过滤处理，过滤处理以后，增加了几大特点：第一就增加电子除尘器.，它主要可以捕捉非常小的颗粒的灰尘，一般来讲它可以捕捉一个微米的灰尘，而这个灰尘的范围内大部分都是细菌、病毒、烟尘，或者是异味这样就都可以过滤掉；另外就是会增加一种加湿设备，这个加湿器可以创造我们房间的加湿达到40％左右的相对湿度，这样人会感到很舒适。
现阶段，为了满足高层楼宇建筑中个体办公与工作需求，暖通空调系统被广泛应用。若采用分散管理，就地监测和操作将占用大量人力资源，几乎难以实现。若采用集中的监控系统，利用现代的计算机技术和网络系统，实现对所有机电设备的集中管理和自动监测，就能确保站内所有机电设备的安全运行，同时提高车站内人员的舒适感和工作效率。但是由于系统负荷波动较大，由于多台暖通空调同时工作，任何一台工作状态的改变都会对其它的产生影响，而暖通空调本身的抗干扰能力又比较差，从而造成了整个系统不稳定，对环境温度的调控能力下降，调节精度降低。并且在使用期间受环境条件、运转模式、维护方法以及用户个人习惯等多样因素的影响，暖通空调系统很难长时间处于最优的状态中，设备设施长期得不到检修与养护的现象是极为常见的。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种分布式楼宇暖通监控系统及方法，使整个小区的暖通空调系统能够稳定工作，提高调控能力和调节精度，提高安全性能，检索能源浪费；使暖通空调系统处于最优的状态中，并且能够及时进行故障报修和维护，提延长暖通空调系统的使用寿命。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种分布式楼宇暖通监控系统，包括监控分机、监控主机、总控服务器、移动维护终端和物业管理终端，在小区中每栋楼分别设置有监控主机，在每栋楼的暖通空调系统中的各设备端均设置有监控分机，同一楼栋的全部监控分机均连接至该楼栋的监控主机；全部楼栋的监控主机均并列连接至总控服务器；所述总控服务器与物业管理终端通信连接，所述总控服务器通过无线网卡与移动维护终端无线连接；
在所述总控服务器中建立能量均衡控制策略，由监控分机和监控主机分布式收集各个楼栋暖通空调系统的运行数据；对运行数据进行故障分析，若出现故障则输出故障信息，同时总控服务器将故障信息向维护人员随身携带的移动维护终端发送故障信息，通知维护人员及时进行故障排除；同时，通过学习训练神经网络模型分析测试各个楼栋的最优能量分配信息，根据最优能量分配信息匹配相应的控制指令，向分配各楼栋的监控主机发送控制指令，由监控主机将控制指令分配至相应的监控分机，从而使暖通空调系统设备处于最优运行状态；通过物业管理终端从总控服务器获得各个楼栋暖通空调系统的运行状态。
进一步的是，所述暖通空调中设备端包括冷源设备、热源设备和空调机组；
所述冷源设备包括冷水机组、冷却水系统和冷冻水系统；根据冷冻水系统供水流量测量值，计算实际所需的冷负荷量，决定开启冷水机组的启停台数；根据冷却水系统的供回水温度，控制冷却水系统中冷却风机的启停台数；
所述热源设备包括热交换器、水泵和电动蒸汽阀，所述水泵连接至热交换器，在所述热交换器上设置有电动蒸汽阀；根据实际热水量需求控制热交换器及水泵运行台数；由热水温度设定值与供水管的温度值比较作运算，控制电动蒸汽阀的开度以保持热水供水温度；
所述空调机组，根据回风温度与设定温度比较作运算，对空调机组的阀门开度进行调节控制回风温度。
进一步的是，所述空调机组中对阀门开度进行调节：在夏季时，当回风温度高于设定温度时调节阀门开大，当回风温度低于设定温度时，调节阀门开小；在冬季时，当回风温度高于设定温度调节阀门关小，当回风温度低于设定温度时调节阀门开大，使回风温度始终控制在设定值范围。
进一步的是，对所述冷源设备、热源设备和空调机组分别设置有独立的监控分机，由监控分机采集设备运行数据和向设备反馈控制指令，并由监控主机集合监控分机中的运行数据打包发送至总控服务器，总控服务器发出的控制指令通过监控主机反馈至监控分机；由冷源设备的监控分机控制冷源设备运行，由热源设备的监控分机控制热源设备运行，由空调机组的监控分机控制空调机组运行。
另一方面，本发明还提供了一种分布式楼宇暖通监控方法，包括步骤：
S100，由监控分机和监控主机分布式收集各个楼栋暖通空调系统的运行数据；
S200，由总控服务器识别运行数据中的故障信号，若为故障信号则输出故障信息；向维护人员随身携带的移动维护终端发送故障信息，通知维护人员及时进行故障排除；
S300，总控服务器根据能量均衡控制策略得到各个楼栋的最优能量分配信息控制指令：对各楼栋的历史运行数据和环境数据通过学习训练神经网络模型，由神经网络模型分析测试得到各个楼栋的最优能量分配信息；根据最优能量分配信息匹配控制指令；
S400，通过向分配各楼栋的监控主机发送控制指令，同时由监控主机将控制指令分配至相应的监控分机，从而使暖通空调系统设备处于最优运行状态，对各个暖通空调系统的设备端进行实时供给能量调节；
S500，通过物业管理终端从总控服务器获得各个楼栋暖通空调系统的运行状态。
进一步的是，所述神经网络模型的训练过程包括步骤：
收集各个楼栋暖通空调系统在多时间尺度下的历史数据包括运行数据、环境数据和负荷需求数据；
根据运行数据和环境数据匹配相应时间段下负荷需求的暖通空调系统各个设备端的最优能量分配信息；
根据所述历史数据估算权重和阈值得到最优能量分配信息的数据集，以训练神经网络模型；
将在线采集的运行数据和环境数据输入神经网络模型，由神经网络模型输出最优能量分配信息；同时对神经网络模型权重和阈值进行校正。
进一步的是，通过能量均衡控制策略将所述暖通空调中设备端的设备容量与变化的负荷需求相匹配以节约能源；根据负荷需求，决定各个设备端开启机组设备的台数；为了延长机组设备的使用寿命，记录各个设备端中机组设备的运行累计小时数及启动次数，使各机组设备的运行累计小时数及启动次数相同；在每次启动暖通空调系统时，优先启动累计小时数较少的机组设备；而且在停止一台机组设备时，优先停止当前运行时间最长的机组设备。
采用本技术方案的有益效果：
对楼宇建筑内运行工况的参数进行实时监控，并根据实时数据进行动态调度和管理；根据用户的使用偏好对楼宇建筑内空调系统的整体运行情况进行调节，进一步降低暖通空调系统运行能耗。在保证暖通空调系统运行的安全性和稳定性前提下，最大程度降低运行成本，提高楼宇建筑居民的综合生活质量。
实时监控去获取楼宇内部的暖通空调运行期间的有关参数，并进行科学调控与管理；结合高层楼宇建筑不用用途去规划暖通空调的现实负荷状况与功率参数，进而将暖通空调的实用价值凸显出来，同时满足节能降耗的需求。
暖通空调系统的节能设计必须考虑季节因素的影响，将用电高峰期电能供应量和电能质量纳入考虑范围。
附图说明
图1为本发明的一种分布式楼宇暖通监控系统的结构示意图；
图2为本发明的一种分布式楼宇暖通监控方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种分布式楼宇暖通监控系统，包括监控分机、监控主机、总控服务器、移动维护终端和物业管理终端，在小区中每栋楼分别设置有监控主机，在每栋楼的暖通空调系统中的各设备端均设置有监控分机，同一楼栋的全部监控分机均连接至该楼栋的监控主机；全部楼栋的监控主机均并列连接至总控服务器；所述总控服务器与物业管理终端通信连接，所述总控服务器通过无线网卡与移动维护终端无线连接；
在所述总控服务器中建立能量均衡控制策略，由监控分机和监控主机分布式收集各个楼栋暖通空调系统的运行数据；对运行数据进行故障分析，若出现故障则输出故障信息，同时总控服务器将故障信息向维护人员随身携带的移动维护终端发送故障信息，通知维护人员及时进行故障排除；同时，通过学习训练神经网络模型分析测试各个楼栋的最优能量分配信息，根据最优能量分配信息匹配相应的控制指令，向分配各楼栋的监控主机发送控制指令，由监控主机将控制指令分配至相应的监控分机，从而使暖通空调系统设备处于最优运行状态；通过物业管理终端从总控服务器获得各个楼栋暖通空调系统的运行状态。
作为上述实施例的优化方案，所述暖通空调中设备端包括冷源设备、热源设备和空调机组；
所述冷源设备包括冷水机组、冷却水系统和冷冻水系统；根据冷冻水系统供水流量测量值，计算实际所需的冷负荷量，决定开启冷水机组的启停台数；根据冷却水系统的供回水温度，控制冷却水系统中冷却风机的启停台数；
所述热源设备包括热交换器、水泵和电动蒸汽阀，所述水泵连接至热交换器，在所述热交换器上设置有电动蒸汽阀；根据实际热水量需求控制热交换器及水泵运行台数；由热水温度设定值与供水管的温度值比较作运算，控制电动蒸汽阀的开度以保持热水供水温度；
所述空调机组，根据回风温度与设定温度比较作运算，对空调机组的阀门开度进行调节控制回风温度。
所述空调机组中对阀门开度进行调节：在夏季时，当回风温度高于设定温度时调节阀门开大，当回风温度低于设定温度时，调节阀门开小；在冬季时，当回风温度高于设定温度调节阀门关小，当回风温度低于设定温度时调节阀门开大，使回风温度始终控制在设定值范围。
作为上述实施例的优化方案，对所述冷源设备、热源设备和空调机组分别设置有独立的监控分机，由监控分机采集设备运行数据和向设备反馈控制指令，并由监控主机集合监控分机中的运行数据打包发送至总控服务器，总控服务器发出的控制指令通过监控主机反馈至监控分机；由冷源设备的监控分机控制冷源设备运行，由热源设备的监控分机控制热源设备运行，由空调机组的监控分机控制空调机组运行。
为配合本发明系统的实现，基于相同的发明构思，如图2所示，本发明还提供了一种分布式楼宇暖通监控方法，包括步骤：
S100，由监控分机和监控主机分布式收集各个楼栋暖通空调系统的运行数据；
S200，由总控服务器识别运行数据中的故障信号，若为故障信号则输出故障信息；向维护人员随身携带的移动维护终端发送故障信息，通知维护人员及时进行故障排除；
S300，总控服务器根据能量均衡控制策略得到各个楼栋的最优能量分配信息控制指令：对各楼栋的历史运行数据和环境数据通过学习训练神经网络模型，由神经网络模型分析测试得到各个楼栋的最优能量分配信息；根据最优能量分配信息匹配控制指令；
S400，通过向分配各楼栋的监控主机发送控制指令，同时由监控主机将控制指令分配至相应的监控分机，从而使暖通空调系统设备处于最优运行状态，对各个暖通空调系统的设备端进行实时供给能量调节；
S500，通过物业管理终端从总控服务器获得各个楼栋暖通空调系统的运行状态。
所述神经网络模型的训练过程包括步骤：
收集各个楼栋暖通空调系统在多时间尺度下的历史数据包括运行数据、环境数据和负荷需求数据；
根据运行数据和环境数据匹配相应时间段下负荷需求的暖通空调系统各个设备端的最优能量分配信息；
根据所述历史数据估算权重和阈值得到最优能量分配信息的数据集，以训练神经网络模型；
将在线采集的运行数据和环境数据输入神经网络模型，由神经网络模型输出最优能量分配信息；同时对神经网络模型权重和阈值进行校正。
作为上述实施例的优化方案，通过能量均衡控制策略将所述暖通空调中设备端的设备容量与变化的负荷需求相匹配以节约能源；根据负荷需求，决定各个设备端开启机组设备的台数；为了延长机组设备的使用寿命，记录各个设备端中机组设备的运行累计小时数及启动次数，使各机组设备的运行累计小时数及启动次数相同；在每次启动暖通空调系统时，优先启动累计小时数较少的机组设备；而且在停止一台机组设备时，优先停止当前运行时间最长的机组设备。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种分布式楼宇暖通监控系统，其特征在于，包括监控分机、监控主机、总控服务器、移动维护终端和物业管理终端，在小区中每栋楼分别设置有监控主机，在每栋楼的暖通空调系统中的各设备端均设置有监控分机，同一楼栋的全部监控分机均连接至该楼栋的监控主机；全部楼栋的监控主机均并列连接至总控服务器；所述总控服务器与物业管理终端通信连接，所述总控服务器通过无线网卡与移动维护终端无线连接；
在所述总控服务器中建立能量均衡控制策略，由监控分机和监控主机分布式收集各个楼栋暖通空调系统的运行数据；对运行数据进行故障分析，若出现故障则输出故障信息，同时总控服务器将故障信息向维护人员随身携带的移动维护终端发送故障信息，通知维护人员及时进行故障排除；同时，通过学习训练神经网络模型分析测试各个楼栋的最优能量分配信息，根据最优能量分配信息匹配相应的控制指令，向分配各楼栋的监控主机发送控制指令，由监控主机将控制指令分配至相应的监控分机，从而使暖通空调系统设备处于最优运行状态；通过物业管理终端从总控服务器获得各个楼栋暖通空调系统的运行状态。
2.根据权利要求1所述的一种分布式楼宇暖通监控系统及方法，其特征在于，所述暖通空调中设备端包括冷源设备、热源设备和空调机组；
所述冷源设备包括冷水机组、冷却水系统和冷冻水系统；根据冷冻水系统供水流量测量值，计算实际所需的冷负荷量，决定开启冷水机组的启停台数；根据冷却水系统的供回水温度，控制冷却水系统中冷却风机的启停台数；
所述热源设备包括热交换器、水泵和电动蒸汽阀，所述水泵连接至热交换器，在所述热交换器上设置有电动蒸汽阀；根据实际热水量需求控制热交换器及水泵运行台数；由热水温度设定值与供水管的温度值比较作运算，控制电动蒸汽阀的开度以保持热水供水温度；
所述空调机组，根据回风温度与设定温度比较作运算，对空调机组的阀门开度进行调节控制回风温度。
3.根据权利要求2所述的一种分布式楼宇暖通监控系统及方法，其特征在于，所述空调机组中对阀门开度进行调节：在夏季时，当回风温度高于设定温度时调节阀门开大，当回风温度低于设定温度时，调节阀门开小；在冬季时，当回风温度高于设定温度调节阀门关小，当回风温度低于设定温度时调节阀门开大，使回风温度始终控制在设定值范围。
4.根据权利要求3所述的一种分布式楼宇暖通监控系统，其特征在于，对所述冷源设备、热源设备和空调机组分别设置有独立的监控分机，由监控分机采集设备运行数据和向设备反馈控制指令，并由监控主机集合监控分机中的运行数据打包发送至总控服务器，总控服务器发出的控制指令通过监控主机反馈至监控分机；由冷源设备的监控分机控制冷源设备运行，由热源设备的监控分机控制热源设备运行，由空调机组的监控分机控制空调机组运行。
5.一种分布式楼宇暖通监控方法，其特征在于，包括步骤：
S100，由监控分机和监控主机分布式收集各个楼栋暖通空调系统的运行数据；
S200，由总控服务器识别运行数据中的故障信号，若为故障信号则输出故障信息；向维护人员随身携带的移动维护终端发送故障信息，通知维护人员及时进行故障排除；
S300，总控服务器根据能量均衡控制策略得到各个楼栋的最优能量分配信息控制指令：对各楼栋的历史运行数据和环境数据通过学习训练神经网络模型，由神经网络模型分析测试得到各个楼栋的最优能量分配信息；根据最优能量分配信息匹配控制指令；
S400，通过向分配各楼栋的监控主机发送控制指令，同时由监控主机将控制指令分配至相应的监控分机，从而使暖通空调系统设备处于最优运行状态，对各个暖通空调系统的设备端进行实时供给能量调节；
S500，通过物业管理终端从总控服务器获得各个楼栋暖通空调系统的运行状态。
6.根据权利要求5所述的一种分布式楼宇暖通监控方法，其特征在于，所述神经网络模型的训练过程包括步骤：
收集各个楼栋暖通空调系统在多时间尺度下的历史数据包括运行数据、环境数据和负荷需求数据；
根据运行数据和环境数据匹配相应时间段下负荷需求的暖通空调系统各个设备端的最优能量分配信息；
根据所述历史数据估算权重和阈值得到最优能量分配信息的数据集，以训练神经网络模型；
将在线采集的运行数据和环境数据输入神经网络模型，由神经网络模型输出最优能量分配信息；同时对神经网络模型权重和阈值进行校正。
7.根据权利要求6所述的一种分布式楼宇暖通监控方法，其特征在于，通过能量均衡控制策略将所述暖通空调中设备端的设备容量与变化的负荷需求相匹配以节约能源；根据负荷需求，决定各个设备端开启机组设备的台数；为了延长机组设备的使用寿命，记录各个设备端中机组设备的运行累计小时数及启动次数，使各机组设备的运行累计小时数及启动次数相同；在每次启动暖通空调系统时，优先启动累计小时数较少的机组设备；而且在停止一台机组设备时，优先停止当前运行时间最长的机组设备。
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